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Big Data: su objetivo principal es la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos y el almacenamiento. Data Science: su objetivo es obtener información y conocimiento a partir de los datos, lo que puede incluir la predicción, la optimización y la toma de decisiones informadas. Profesionales involucrados:
8 de abr. de 2019 · Big data y data science emergieron para transformar y dotar de sentido al panorama digital y tecnológico actual. Ambos términos están estrechamente relacionados entre sí, pero, ¿qué son, para qué sirven y en qué se diferencian? ¿Qué es big data? Big data es un término en desarrollo que describe un gran volumen de datos.
24 de may. de 2024 · Big Data es una gran colección de conjuntos de datos que no se pueden almacenar en un sistema tradicional . Su tamaño puede variar hasta peta-bytes. Según la empresa Gartner: Big Data es información con gran volumen, velocidad rápida y mucha variedad que demanda una plataforma innovadora para mejorar los conocimientos para la toma de decisiones.
20 de ene. de 2023 · El Big Data permite identificar el potencial de rendimiento de los datos en gran volumen, mientras que la Ciencia de Datos es la que, mediante metodologías teóricas y prácticas, logra darles sentido a los datos desde un enfoque con razonamiento inductivo y deductivo.
La ciencia de datos combina las matemáticas y la estadística, la programación especializada, el análisis avanzado, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning con conocimientos específicos en la materia para descubrir conocimientos procesables ocultos en los datos de una organización.
24 de mar. de 2021 · Qué son Big Data y Data Science. La ciencia de datos, o Data Science, es una disciplina que se centra en el estudio de los datos. De esta forma es posible extraer información de grandes cantidades de datos y utilizarlos con un fin, que suele estar relacionado con la toma de decisiones (por ejemplo, en una empresa).
19 de oct. de 2022 · Otra diferencia entre Big Data y Data Science importante se refiere a que el Big Data se enfoca en la extracción de la información útil en grandes fuentes de datos mientras que la ciencia de datos utiliza modelos inteligentes que aprenden de sí mismos, como el Machine Learning, junto a métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores.
